AI智能体Agent或成未来技术焦点，谷歌白皮书详解其运作机制AI智能体(Agent)正成为下一代人工智能的核心发展方向。根据谷歌42页技术白皮书，智能体通过"目标-工具-计划"三件套，将传统AI模型升级为"数字化实干家"：核心能力突破：智能体不仅具备知识储备，还能调用现实工具（API、数据库等）执行复杂任务三大技术支撑：扩展插件实现即插即用功能函数调用协调外部应用程序数据存储访问私有信息库智能决

本文详细介绍了将阿里巴巴千问大模型Qwen1.8B部署到Android手机端的完整流程。通过MLC-LLM框架实现模型转换、编译和打包，最终生成可在手机上离线运行的APK文件。关键步骤包括：1) 将HF格式模型转换为MLC支持格式；2) 生成配置文件并编译Android专用模型；3) 修改Gradle配置打包APK；4) 安装测试并实现约20token/s的生成速度。整个过程展示了如何在移动端实现

微调（Fine-tuning）大模型，就像是给一个已经学富五车的大脑（预训练的基础大模型），。基础大模型通过海量数据学习了通用的语言规律和世界知识，但对于特定领域、特定任务，它可能还不够“精通”。微调就是利用少量、高质量的领域数据，在基础模型之上继续训练，让模型更好地适应新的任务或领域。尤其常用的LoRA（Low-Rank Adaptation）等高效微调方法，通过只调整模型中很少一部分参数或添加

OpenMemoryMCP是一款开源AI记忆工具，基于模型上下文协议(MCP)构建，解决AI助手普遍存在的会话记忆丢失问题。它提供本地化运行、跨平台多客户端支持、标准化内存操作和实时同步等核心功能，使不同AI工具间能共享上下文信息。典型应用场景包括跨工具项目协作、偏好设置同步和知识共享。该工具通过Docker简单部署，支持Windows/Mac/Linux等系统，数据完全存储在本地确保隐私安全，已

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本文系统梳理了LLM在金融领域的研究进展与应用实践。首先介绍了语言模型的基础原理，从传统统计模型到Transformer架构的演进历程。随后分析了LLM在量化交易、风险建模等金融场景的独特优势，比较了FinBERT、BloombergGPT等典型金融大模型的技术特点。重点探讨了三种应用路径：零样本/少样本学习、微调训练及预训练定制，并提出了包含四层级的决策框架指导实践。文章同时指出当前面临的幻觉、

Lumos 甚至帮我优化了学习西班牙语的过程。该应用的操作逻辑极其方便。随着我不断深入使用这个应用，我也渐渐发掘出用LLM在浏览器中的新奇用法。

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